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an advanced digital platform for sustainable agriculture in the field. Structured stakeholder engagement activities (interviews, focus groups, surveys, workshops) will be designed and conducted
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range with unprecedented resolution exceeding 40 meV. The project has a strongly experimental approach, from instrumentation design, through construction and commissioning, to its use in the study of
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for: i) Multi-level decision-making; ii) Participatory planning; iii) Privacy-preserving information-sharing; i Automating post-incident learning with structured DAO-logged data. The project advances a
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their supply chains to understand organisational structures and identify disruptions that most negatively affect operations. Identify suitable items and scales for measuring resilience and define a
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project is focused on the development and validation of next-generation self-healing multilayer composites for space structures. These materials aim to enhance the durability and safety of inflatable
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between Numerical Analysis and Machine Learning, with a focus on physics-informed machine learning. The goal is to design learning strategies that embed the structure of governing physical laws, enabling
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to be employed, with a focus on the integration of physical models and machine learning • Detailed work plan, structured on a six-monthly basis • Risk analysis, with mitigation strategies • Proposal
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construction of the experimental setup, the activity includes the definition of testing protocols and the identification of the main parameters to be monitored. The researcher will also be responsible
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at understanding catalytic mechanisms and reaction kinetics, as well as at establishing correlations between the structure, activity, and stability of the materials employed. In particular, the work will include
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of renewable sources and energy storage systems. In particular, the research will focus on the application of new electronic power converter structures for the power supply of railway lines and electric vehicle